Question

我发现dplyr %>%运算符对简单的ggplot2转换非常有帮助（不需要求ggplot2 extensions所需的ggproto），例如

library(ggplot2)
library(scales)
library(dplyr)

gg.histo.pct.by.group <- function(g, ...) {
  g + 
    geom_histogram(aes(y=unlist(lapply(unique(..group..), function(grp) ..count..[..group..==grp] / sum(..count..[..group..==grp])))), ...) +
    scale_y_continuous(labels = percent) + 
    ylab("% of total count by group")
}

data = diamonds %>% select(carat, color) %>% filter(color %in% c('H', 'D'))

g = ggplot(data, aes(carat, fill=color)) %>% 
  gg.histo.pct.by.group(binwidth=0.5, position="dodge")

通常会在这些类型的图表中添加一些带有标签的百分位线，例如，

这样做的一个切入方式是

facts = data %>% 
  group_by(color) %>% 
  summarize(
    p50=quantile(carat, 0.5, na.rm=T), 
    p90=quantile(carat, 0.9, na.rm=T)
  )

ymax = ggplot_build(g)$panel$ranges[[1]]$y.range[2]

g +
  geom_vline(data=facts, aes(xintercept=p50, color=color), linetype="dashed", size=1) +
  geom_vline(data=facts, aes(xintercept=p90, color=color), linetype="dashed", size=1) +
  geom_text(data=facts, aes(x=p50, label=paste("p50=", p50), y=ymax, color=color), vjust=1.5, hjust=1, size=4, angle=90) +
  geom_text(data=facts, aes(x=p90, label=paste("p90=", p90), y=ymax, color=color), vjust=1.5, hjust=1, size=4, angle=90)

我希望将其封装成类似g %>% gg.percentile.x(c(.5, .9))的内容，但我无法找到将aes_或aes_string的使用与发现结合起来的好方法图形对象中的分组列，以便正确计算百分位数。我很感激帮助。

Answer 1

我认为创建所需图表的最有效方法包括三个步骤：

写两个单独的简单统计信息（在从https://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/vignettes/extending-ggplot2.html创建新统计信息部分后）：一个用于在百分位数位置添加垂直线，另一个用于添加文本标签;
根据需要将刚写入的统计数据与所需参数合并;
使用工作结果。

所以答案也包括3个部分。

第1部分。在百分位数处添加垂直线的统计数据应根据x轴中的数据计算这些值，并以适当的格式返回结果。这是代码：

library(ggplot2)

StatPercentileX <- ggproto("StatPercentileX", Stat,
  compute_group = function(data, scales, probs) {
    percentiles <- quantile(data$x, probs=probs)
    data.frame(xintercept=percentiles)
    },
  required_aes = c("x")
)

stat_percentile_x <- function(mapping = NULL, data = NULL, geom = "vline",
                              position = "identity", na.rm = FALSE,
                              show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) {
  layer(
    stat = StatPercentileX, data = data, mapping = mapping, geom = geom, 
    position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
    params = list(na.rm = na.rm, ...)
  )
}

添加文字标签的统计数据也是如此（默认位置位于图表的顶部）：

StatPercentileXLabels <- ggproto("StatPercentileXLabels", Stat,
  compute_group = function(data, scales, probs) {
    percentiles <- quantile(data$x, probs=probs)
    data.frame(x=percentiles, y=Inf,
               label=paste0("p", probs*100, ": ",
                            round(percentiles, digits=3)))
    },
  required_aes = c("x")
)

stat_percentile_xlab <- function(mapping = NULL, data = NULL, geom = "text",
                                     position = "identity", na.rm = FALSE,
                                     show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, ...) {
  layer(
    stat = StatPercentileXLabels, data = data, mapping = mapping, geom = geom, 
    position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes,
    params = list(na.rm = na.rm, ...)
  )
}

我们已经拥有非常强大的乐器，可以以任何方式ggplot2提供（着色，分组，刻面等）。例如：

set.seed(1401)
plot_points <- data.frame(x_val=runif(100), y_val=runif(100),
                          g=sample(1:2, 100, replace=TRUE))
ggplot(plot_points, aes(x=x_val, y=y_val)) +
  geom_point() +
  stat_percentile_x(probs=c(0.25, 0.5, 0.75), linetype=2) +
  stat_percentile_xlab(probs=c(0.25, 0.5, 0.75), hjust=1, vjust=1.5, angle=90) +
  facet_wrap(~g)
# ggsave("Example_stat_percentile.png", width=10, height=5, units="in")

第2部分尽管为行和文本标签保留单独的图层似乎很自然（尽管计算百分位数的计算效率很低两倍）但每次添加两层都非常冗长。特别是对于这个ggplot2有简单的组合层的方法：将它们放在列表中，这是结果函数调用。代码如下：

stat_percentile_x_wlabels <- function(probs=c(0.25, 0.5, 0.75)) {
  list(
    stat_percentile_x(probs=probs, linetype=2),
    stat_percentile_xlab(probs=probs, hjust=1, vjust=1.5, angle=90)
  )
}

使用此功能，可以通过以下命令重现上一个示例：

ggplot(plot_points, aes(x=x_val, y=y_val)) +
  geom_point() +
  stat_percentile_x_wlabels() +
  facet_wrap(~g)

请注意stat_percentile_x_wlabels获取所需百分位数的概率，然后将其传递给quantile函数。这是指定它们的地方。

第3部分再次使用组合图层的想法，您的问题中的情节可以重现如下：

library(scales)
library(dplyr)

geom_histo_pct_by_group <- function() {
  list(geom_histogram(aes(y=unlist(lapply(unique(..group..),
                                          function(grp) {
                                            ..count..[..group..==grp] /
                                              sum(..count..[..group..==grp])
                                            }))),
                      binwidth=0.5, position="dodge"),
         scale_y_continuous(labels = percent),
         ylab("% of total count by group")
       )
}

data = diamonds %>% select(carat, color) %>% filter(color %in% c('H', 'D'))

ggplot(data, aes(carat, fill=color, colour=color)) +
  geom_histo_pct_by_group() +
  stat_percentile_x_wlabels(probs=c(0.5, 0.9))
# ggsave("Question_plot.png", width=10, height=6, unit="in")

<强>说明

这里解决这个问题的方法允许用百分位线和标签构建更复杂的图;
将x更改为y（反之亦然），vline改为hline，xintercept改为yintercept地方可以为y轴的数据定义相同的统计数据;
当然，如果你喜欢使用%>%代替ggplot2的{{1}}，你可以在函数中包含已定义的统计信息，就像你在问题帖子中所做的那样。就个人而言，我不建议这样做，因为它违反了+的标准用法。

Answer 2

我把你的例子放到一个函数中。您可以在fact data.frame中剖析非标准评估。（注意：我不喜欢命名data.frame data所以我在示例中将其更改为mydata。

mydata = diamonds %>% select(carat, color) %>% filter(color %in% c('H', 'D'))

myFun <- function(df, X, col, bw, ...) {

  facts <- df %>% 
    group_by_(col) %>% 
    summarize_(
      p50= lazyeval::interp(~ quantile(var, 0.5, na.rm=TRUE), var = as.name(X)),
      p90= lazyeval::interp(~ quantile(var, 0.9, na.rm=TRUE), var = as.name(X))
    )

  gp <- ggplot(df, aes_string(x = X, fill = col)) + 
          geom_histogram( position="dodge", binwidth = bw, aes(y=unlist(lapply(unique(..group..), function(grp) ..count..[..group..==grp] / sum(..count..[..group..==grp])))), ...) +
          scale_y_continuous(labels = percent) + ylab("% of total count by group")

#  ymax = ggplot_build(g)$panel$ranges[[1]]$y.range[2] #doesnt work
  ymax = max(ggplot_build(g)$data[[1]]$ymax)

  gp + aes_string(color = col) +
    geom_vline(data=facts, aes_string(xintercept="p50", color = col), linetype="dashed", size=1) +
    geom_vline(data=facts, aes_string(xintercept="p90", color = col), linetype="dashed", size=1) +
    geom_text(data=facts, aes(x=p50, label=paste("p50=", p50), y=ymax), vjust=1.5, hjust=1, size=4, angle=90) +
    geom_text(data=facts, aes(x=p90, label=paste("p90=", p90), y=ymax), vjust=1.5, hjust=1, size=4, angle=90)
}

myFun(df = mydata, X = "carat", col = "color", bw = 0.5)

http://www.bootply.com/T5xU5ismja

如果您不想在函数调用中为变量添加引号，则另一个提示是在函数的开头设置变量，通过此。

myOtherFun <- function(data, var1, var2, ...) { 
  #Value instead of string
  internal.var1 <- eval(substitute(var1), data, parent.frame()) 
  internal.var2 <- eval(substitute(var2), data, parent.frame())
  ggplot(data, aes(x = internal.var1, y = internal.var2)) + geom_point()
}

myOtherFun(mtcars, mpg, hp)   #note: mpg and hp aren't in quotes
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) + geom_point()  #same result

ggplot：群组自动化的百分位线

2 个答案: